leetcode255. 验证前序遍历序列二叉搜索树

简介: leetcode255. 验证前序遍历序列二叉搜索树

题目

给定一个整数数组,你需要验证它是否是一个二叉搜索树正确的先序遍历序列。

你可以假定该序列中的数都是不相同的。

参考以下这颗二叉搜索树:

5
    / \
   2   6
  / \
 1   3

示例

示例 1:

输入: [5,2,6,1,3]

输出: false

示例 2:

输入: [5,2,1,3,6]

输出: true

题解

二叉搜索树

首先我们应该要知道什么是二叉搜索树。二叉查找树(Binary Search Tree),(又:二叉搜索树,二叉排序树)它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: **若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 它的左、右子树也分别为二叉排序树。**二叉搜索树作为一种经典的数据结构,它既有链表的快速插入与删除操作的特点,又有数组快速查找的优势;所以应用十分广泛,例如在文件系统和数据库系统一般会采用这种数据结构进行高效率的排序与检索操作。

简单来说,二叉搜索树就是就要以下特征的二叉树:

它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树:若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 它的左、右子树也分别为二叉排序树

前序遍历

先序遍历也叫做先根遍历、前序遍历,可记做根左右(二叉树父结点向下先左后右)。

首先访问根结点然后遍历左子树,最后遍历右子树。在遍历左、右子树时,仍然先访问根结点,然后遍历左子树,最后遍历右子树,如果二叉树为空则返回。

解题思路

因为二叉搜索树具有“左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值,右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值”这个特点,所以我们可以从这个特点入手,如果可以找到左子树大于根节点或者右子树小于根节点的值,则说明该数组队列不满足二叉搜索树特点。

代码
/**
 * @param {number[]} preorder
 * @return {boolean}
 */
var verifyPreorder = function(preorder) {
    let q = [],flag = -Infinity;
    for(let p of preorder){
      //小于p的则可以判断为当前子树左子树节点和根节点,将其弹出,flag应该为当前数组的最小值
        while(q.length && q[0] < p) flag = q.shift();
        //flag大于p时为左子树节点大于右子树节点的情况,不满足二叉搜索树的特点,所以应该为false
        if(flag > p) return false;
        q.unshift(p);
    }
    return true;
};

来源:力扣(LeetCode

链接:https://leetcode-cn.com/problems/verify-preorder-sequence-in-binary-search-tree

著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

目录
相关文章
|
4月前
|
Go
【LeetCode 热题100】DP 实战进阶:最长递增子序列、乘积最大子数组、分割等和子集(力扣300 / 152/ 416 )(Go语言版)
本文深入解析三道经典的动态规划问题:**最长递增子序列(LIS)**、**乘积最大子数组** 和 **分割等和子集**。 - **300. LIS** 通过 `dp[i]` 表示以第 `i` 个元素结尾的最长递增子序列长度,支持 O(n²) 动态规划与 O(n log n) 的二分优化。 - **152. 乘积最大子数组** 利用正负数特性,同时维护最大值与最小值的状态转移方程。 - **416. 分割等和子集** 转化为 0-1 背包问题,通过布尔型 DP 实现子集和判断。 总结对比了三题的状态定义与解法技巧,并延伸至相关变种问题,助你掌握动态规划的核心思想与灵活应用!
139 1
|
6月前
|
存储 算法 数据可视化
【二叉树遍历入门:从中序遍历到层序与右视图】【LeetCode 热题100】94:二叉树的中序遍历、102:二叉树的层序遍历、199:二叉树的右视图(详细解析)(Go语言版)
本文详细解析了二叉树的三种经典遍历方式:中序遍历(94题)、层序遍历(102题)和右视图(199题)。通过递归与迭代实现中序遍历,深入理解深度优先搜索(DFS);借助队列完成层序遍历和右视图,掌握广度优先搜索(BFS)。文章对比DFS与BFS的思维方式,总结不同遍历的应用场景,为后续构造树结构奠定基础。
267 10
|
12月前
【LeetCode 45】701.二叉搜索树中的插入操作
【LeetCode 45】701.二叉搜索树中的插入操作
65 1
|
12月前
【LeetCode 44】235.二叉搜索树的最近公共祖先
【LeetCode 44】235.二叉搜索树的最近公共祖先
75 1
|
12月前
【LeetCode 48】108.将有序数组转换为二叉搜索树
【LeetCode 48】108.将有序数组转换为二叉搜索树
104 0
|
12月前
【LeetCode 47】669.修剪二叉搜索树
【LeetCode 47】669.修剪二叉搜索树
59 0
|
12月前
【LeetCode 46】450.删除二叉搜索树的节点
【LeetCode 46】450.删除二叉搜索树的节点
113 0
|
12月前
【LeetCode 42】501.二叉搜索树中的众数
【LeetCode 42】501.二叉搜索树中的众数
70 0
|
12月前
【LeetCode 41】530.二叉搜索树的最小绝对差
【LeetCode 41】530.二叉搜索树的最小绝对差
67 0
|
12月前
【LeetCode 40】98.验证二叉搜索树
【LeetCode 40】98.验证二叉搜索树
74 0

热门文章

最新文章